1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你怎么理解现在的大语言模型，它和传统 NLP 系统最大的分水岭是什么现在的大语言模型本质上不只是一个“更大的文本分类器”或者“更强的生成器”，而是把表征学习、任务迁移和自然语言接口统一到了一个模型里。传统 NLP 往往是一任务一模型，文本分类、命名实体识别、问答、摘要各做各的，大模型则是在大规模预训练后，通过提示、工具调用、少样本样例甚至简单微调完成大量任务迁移。真正的分水岭不在参数量，而在它具备了统一接口、上下文学习和任务泛化能力，所以很多原来需要显式建模的流程，现在可以交给模型做一层高层抽象，但代价是可控性和确定性下降。4. 如果要让模型真正“理解”你的业...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

🙌面试感想：拷打住了 手撕也没撕出来1.哈希冲突的解决方法及优缺点2. 链地址法退化为链表后如何优化3.哈希表扩容是否需重新计算哈希值及原因4.进程与线程的区别5.上下文切换的定义、实现、触发场景6.多线程环境下共享 / 独享资源是哪些7.Go协程与线程的区别(用户态为什么开销小）8.线程安全问题的解决方法9.原子性操作的定义10.锁的类型及适用场景11.读写锁的饥饿问题及解决 （公平锁）12.kafka topic/partition/broker 的关系13.partition 是逻辑还是物理分区14.Kafka 消息的顺序性15.kafka分区分配及指定方法16.手撕：全排列（回溯法）...